Un chatbot répond par du texte. Un agent peut aussi accomplir des étapes : chercher sur le web, lire des fichiers, appeler d’autres logiciels et continuer jusqu’à ce que la tâche soit terminée.
La boucle de l’agent
Un agent fonctionne en boucle. Il examine l’objectif et la situation, choisit une action, utilise un outil, observe le résultat, puis recommence. Le modèle de langage joue le rôle de décideur, tandis que les outils font le travail concret.
Ce qu’apportent les outils
Avec des outils, un modèle peut chercher des informations à jour, faire des calculs, mettre à jour un tableur ou envoyer un message. Cela étend largement ses capacités au-delà de la prédiction de texte.
Pourquoi les agents augmentent les enjeux
Une réponse fausse dans une fenêtre de discussion n’est que du texte. Une action fausse peut supprimer un fichier, envoyer un courriel ou dépenser de l’argent. Les agents peuvent aussi commettre de petites erreurs qui s’accumulent sur plusieurs étapes.
Des garde-fous raisonnables
- Limiter les outils et les fichiers accessibles à l’agent.
- Exiger une approbation avant les actions irréversibles.
- Tenir un journal de ce que l’agent a fait.
- Commencer par des tâches à faible risque, puis élargir progressivement.
Un état d’esprit utile
Adaptez l’autonomie au risque. Laissez les agents gérer seuls le travail courant et réversible, et gardez un humain dans la boucle là où une erreur coûterait cher.
Pour aller plus loin
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Adapté de L’IA expliquée simplement, publié par Choral Software. Texte de l’article et exemples originaux © 2026 Choral Software. Tous droits réservés.